工业互联网知识讲解及核心技术和智能工厂课件

Let’sGo工业互联网讲座GREATACHIEVEMENTSIIotIndustrialInternet“工业互联网”（IndustrialInternet）——开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来，属于泛互联网的目录分类。它是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合。工业互联网的目标是升级那些关键的工业领域。如今在全世界有数百万种机器设备，从简单的电动摩托到高尖端的MRI（核磁共振成像）机器。有数万种复杂机械的集群，从发电的电厂到运输的飞机。工业互联网的本质和核心是通过工业互联网平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接融合起来。可以帮助制造业拉长产业链，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。还有利于推动制造业融通发展，实现制造业和服务业之间的跨越发展，使工业经济各种要素资源能够高效共享。IndustrialInternet工业互联网是什么假设发展情况和互联网大潮时期类似，截至2030年工业互联网革命将为全球GDP带来15万亿美元，相当于在计算全球经济总量时把美国的经济多加了一次。IndustrialInternet工业互联网效应最令人惊讶的地方在于这一切来源于那些看起来很小的生产力提升。即使是1%的生产效率提升，背后潜藏的上升空间也是没有人可以抵挡的。工业互联网已经不断应用于各个领域，并且开始潜移默化地改变我们的生活。打破技术壁垒，促进物理世界和数字世界的融合。2019年1月18日，工信部已印发《工业互联网网络建设及推广指南》，明确提出以构筑支撑工业全要素、全产业链、全价值链互联互通的网络基础设施为目标，着力打造工业互联网标杆网络、创新网络应用，规范发展秩序，加快培育新技术、新产品、新模式、新业态。到2020年，形成相对完善的工业互联网网络顶层设计。IndustrialInternet工业互联网目标升级那些关键的工业领域工作人员建立员工之间的实时连接，连接各种工作场所的人员，以支持更为智能的设计、操作、维护以及高质量的服务与安全保障。智能机器以崭新的方法将现实世界中的机器、设备、团队和网络通过先进的传感器、控制器和软件应用程序连接起来。高级分析使用基于物理的分析法、预测算法、自动化和材料科学，电气工程及其他关键学科的深厚专业知识来理解机器与大型系统的运作方式。IndustrialInternet工业互联网之精髓将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。例如，传统的统计方法采用历史数据收集技术，这种方式通常将数据、分析和决策分隔开来。伴随着先进的系统监控和信息技术成本的下降，工作能力大大提高，实时数据处理的规模得以大大提升，高频率的实时数据为系统操作提供全新视野。机器分析则为分析流程开辟新维度，各种物理方式之结合、行业特定领域的专业知识、信息流的自动化与预测能力相互结合可与现有的整套“大数据”工具联手合作。最终，工业互联网将涵盖传统方式与新的混合方式，通过先进的特定行业分析，充分利用历史与实时数据。IndustrialInternet我们需要不懈努力推动技术创新，同时加大投资配置必要的传感器、测试设备与用户界面系统。投资将成为加速实现技术转化的基本条件。部署工业互联网的成本将因行业与地区而定。然而，对该技术领域的投入，人们普遍认为其成本最终将获得正收益。工业互联网是一项需要投入人力物力的工程，但它将彻底改变我们的工业发展与生活方式，促进人脑与机器的互动与融合。建立庞大的人才库，包括新型交叉人才，如机械与工业工程结合形成新的“数字机械工程师”，创建分析平台与算法的数据专家及软件与网络安全专家。IndustrialInternet工业互联网推动力与催化剂推动技术创新提高效率改变我们的工业发展与生活方式创造更多就业机会坚固的网络安全系统、管理脆弱环节、保护敏感信息与知识产权的有效途径。IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术IaaS技术基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。协议转换一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。设备接入基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。边缘数据处理基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术数据集成与边缘处理技术IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术资源调度通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。多租户管理通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。平台使能技术123CreativeSolution|MARKETING数据处理框架借助Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。数据预处理运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。数据存储与管理通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。数据管理技术IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术图形化编程通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。微服务架构提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用开发和部署。多语言与工具支持支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipseintegration，JBossDeveloperStudio、git和Jenkins等各类开发工具，构建高效便捷的集成开发环境。应用开发和微服务技术安全技术访问安全通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问。数据接入安全通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全。平台安全通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。工业互联网核心技术IndustrialInternetofThings工业互联网核心技术数据分析算法运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。机理建模利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。工业数据建模与分析技术互联解决了通信的基本，更重要的是数据端到端的流动，跨系统的流动，在数据流动技术上充分分析、建模。伯特认为智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸是在互联的基础上，通过数据流动和分析，形成新的模式和新的业态。首先是全面互联，在全面互联的基础上，通过数据流动和分析，形成智能化变革，形成新的模式和新的业态。互联是基础，工业互联网是工业系统的各种元素互联起来，无论是机器、人还是系统。这是工业互联网的基理，比现在的互联网更强调数据，更强调充分的连接，更强调数据的流动和集成以及分析和建模，这和互联网是有所不同的。工业互联网的本质是要有数据的流动和分析。IndustrialInternet工业互联网实质开放成员制工业互联网联